Net assimilation rate, specific leaf area and leaf mass ratio: which is most closely correlated with relative growth rate? A meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Summary Data were compiled consisting of 1240 observations (614 species) from 83 different experiments published in 37 different studies, in order to quantify the relative importance of net assimilation rate (NAR, g cm −2 day −1 ), specific leaf area (SLA, cm 2 g −1 ) and leaf mass ratio (LMR, g g −1 ) in determining relative growth rate (RGR, g g −1 day −1 ), and how these change with respect to daily quantum input (DQI, moles m −2 day −1 ) and growth form (herbaceous or woody). Each of ln(NAR), ln(SLA) and ln(LMR) were separately regressed on ln(RGR) using mixed model regressions in order to partition the between‐experiment and within‐experiment variation in slopes and intercepts. DQI and plant type were then added to these models to see if they could explain some of the between‐experiment variation in the relative importance of each growth component. LMR was never strongly related to RGR. In general, NAR was the best general predictor of variation in RGR. However, for determining RGR the importance of NAR decreased, and the importance of SLA increased, with decreasing daily quantum input in experiments containing herbaceous species. This did not occur in experiments involving woody species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».